臺灣博碩士論文加值系統

半導體廠的廢溶劑貯存、清除與處理於目前的科學園區內已愈來愈複雜，關注的細節也愈來愈多，在目前現實的工作環境之下，此類安排廢溶劑清運的工作大多由業務工程師負責，派遣的狀況常依據經驗來安排，並根據處理商或處理廠的合約規範以及現有的資源進行派遣清運作業，如此決策者要在廠內各種規範下進行適當調度派遣並且降低成本時為重要之課題。本研究係探討多種化學物質之清運派遣，並在各種特殊限制條件下，求最小成本的處理商派遣為目標，進行資源指派與調度，以提供決策者派遣時之參考，除此之外，更依據各種參數進行敏感度變化之趨勢分析，進而提早發現各種無法預知的結果。
為證實本模式實用性與合理性，本研究以新竹某高科技半導體廠為範例，使用廠內各種運作條件及基本資料訂定參數，利用整數規劃方法建構一套數學最佳化模式，將資料以Microsoft Excel 2010軟體方式輸入LINGO套裝軟體求解，即可得化學物質清運處理後之各種處理商派遣總成本最佳化結果，除此，並以最佳化模式之派遣結果與一般廠內實務經驗指派結果進行分析比對，結果發現所需派遣總成本比人工經驗指派來的低且效率更好。故顯示本研究模式確實可靈活運用於半導體廠廢溶劑清運處理派遣規劃問題，除幫助決策者進行更有效率的規劃廢溶劑清運派遣問題外，更可預期並規劃未來所需之派遣預算，具有輔助決策者辦理規劃作業之實用性。

Waste solvent storage, removal and treatment operations for semiconductor plants have become more and more complex, and more and more attention is being paid to these types of operations. In the current real life working environment, arranging for waste solvent collection and transportation is mostly dealt with by business engineers. Dispatch arrangements are often based on experience, in accordance with business contracts the situation at the treatment plant and the current resources available for collection and transportation. It is important that the policymaker should dispatch vehicles moderately and reduce the operating costs in accordance with the regulations of the plant. This study discusses the nature of dispatching multiple chemical substances. A key point in this research is to look for the minimum cost for designating and dispatching resources and offer a reference of dispatch planning to the policymaker under different types of special limited conditions. Additionally, the analysis is based on multiple parameters so as to include the tendency of sensitive changes to find multiple unpredictable results in advance.
To confirm the practicality and the rationality of this model, a high-tech semiconductor plant as our example. Using multiple operating conditions and basic data to set up parameters, we also utilize integer programming methods to set up a mathematical optimization model. We input data into the LINGO software run by Microsoft Excel 2010 to obtain our answers, and get the optimization results. In addition, we analyze the results of the optimization model and compare them with results from dispatchers using solely their own practical experience. We find that the total cost is less and the efficiency is better when using our model than dispatching based on the individual’s experience. It is shown that this model can be used flexibly in programming problems for the treatment of waste solvents in semiconductor plants. Not only does it help the policymaker solve dispatch problems more efficiently, but it also helps with
predicting the future budget.

摘 要 i
誌 謝 iv
目 錄 v
圖目錄 vii
表目錄 viii
一、緒 論 1
1-1 研究背景與動機 1
1-2 研究的目的與範圍 2
1-2-1 研究目的 2
1-2-2 研究範圍 2
1-3 研究方法與流程 3
二、 文獻回顧 5
2-1 廢溶劑、廢液及廢棄物處理等相關文獻 5
2-2 指派、清運及最佳化排程等相關文獻 7
2-3 文獻評述 8
三、 模式構建及求解方法 10
3-1 問題描述與現況做法 10
3-1-1 問題描述 10
3-1-2 現況做法 11
3-2 模式建立 12
3-2-1 假設條件、參數定義及決策變數 12
3-2-2 數學模式 13
3-2-3 模式應用 18
3-3 求解方法與步驟 19
3-4 小結 20
四、 範例測試 22
4-1 資料分析 22
4-1-1 問題規模 22
4-1-2 決策變數之擬定 28
4-2 測試與結果分析 31
4-2-1 範例測試及輸出結果 32
4-2-2 人工指派之結果 36
4-3 最佳化模式與人工指派模式比較分析 40
4-3-1 外部結果分析 40
4-3-2 內部結果分析 41
4-3-3 模式求解的時間差異 47
4-4 敏感度分析 47
4-4-1 廢溶劑產出量變化之敏感度分析 49
4-4-2 暫存桶槽警戒值上限之敏感度分析 50
4-4-3 清除商針對廢溶劑清運單價變化進行敏感度分析 52
4-4-4 清除商週期清除總量之上限變化進行敏感度分析 57
4-4-5 清除商週期清除總量之下限變化進行敏感度分析 59
4-4-6 清除商單日清除量之上限變化進行敏感度分析 60
4-5 小結 62
五、 結論與建議 64
5-1 結論 65
5-2 建議 67
參 考 文 獻 69
附錄 72

1. 林聰明，「營建土方開挖作業成本最佳化之探討」，國立中央大學，碩士論文，2011。
2. 翁煥廷，「汙水下水道管網系統規劃設備最佳化模式之研究」，國立中央大學，博士論文，2006。
3. 陳俊成，「營建工地土石方調派最佳化模式之研究」，國立中央大學，碩士論文，2008。
4. 陳卿唐，「防波堤工程消波塊製作及運輸排放排程最佳化之研究」，國立中央大學，碩士論文，2007。
5. 陳銘樺，「散裝水泥車運輸指派最佳化之研究」，國立中央大學，碩士論文，2011。
6. 鄭春菊，「國內典型廢液物化處理最佳化操作及管理策略之研析」，國立中央大學，碩士論文，2005。
7. 謝立得，「固體廢棄物清運及處理的數學分析」，義守大學，碩士論文，2010。
8. 韓治強，「營造業剩餘土石方清運工程最佳化研究」，國立中央大學，碩士論文，2012。
9. 顏上堯、杜宇平、陳怡妃，「因應臨時事件機場共用櫃台即時指派之研究」，運輸計畫季刊，第33卷，第1期，第59-81頁，2004。
10. 顏上堯、周榮昌、李其澧，「交通建設計畫平捲模式及其解法之研究-以中小型交通建設計畫的評選為例」，運輸計畫季刊，第31卷，第1期，第143-170頁，2002。
11. 顏上堯，「最佳化設計與管理」講義，國立中央大學，2008 。
12. Claudia, A.A., Carola, A.B. and Alejandro, L., “Urban solid waste collection system using mathematical modeling and tools of geographic information systems”, Waste Management & Research, 28, 355-363, 2010.
13. Erhan Erkut. “A multicriteria facility location model for municipal solid waste management in North Greece”, European Journal of Operational Research , 187 , 1402-1421, 2008.
14. Feng, C.W. and Wu, H.T., “Using genetic algorithms to optimize the dispatching schedule of RMC cars”, Proceeding of the 17th international symposium on automation and robotis in construction, Taipei, Taiwan, 927-932, 2000.
15. Garrick, L. and Shih, J. S., “A flexible inventory model for municipal solid waste recycling”, Socio-Economic Planning Sciences, 41, 61-89, 2007.
16. Joaquin, B. and Jordi, P., “Modeling the problem of locating collection areas for urban waste management .An application to the metropolitan area of Barcelona”, journal Omega, 34, 617-629, 2006.
17. Panagiotis, M., Giannikos, I.and Mitropoulos, I., “Exact and heuristic approaches for the locational planning of an integrated solid waste management system”, Operational Research, 9, Number 3, 2009.
18. Semih, O. and Selin, S., “Transshipment site selection using the AHP and TOPSIS approaches under fuzzy environment”, Waste Management, 28, 1552-1559, 2008.
19. Thompson, P.M. and Psaraftis, H.N., “Cyclic transfer algorithms formulti-vehicle routing and scheduling problems”, Operations Research, 41, 935-946, 1993.
20. Zayed, T.M. and Halpin, D. W., “Simulation of concrete batch plant production,” Journal of Construction Engineering and Management, 127, 132-141, 2001.
21. Zayed, T.M. and Minkarah, I., “Resource allocation for concrete batch plant operation: case study”, Journal of Construction Engineering and Management, 130, 560-569, 2004.